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观韬视点│法律AI合同审核标准的探究——20项功能需求与7项体验指标
作者：项晨 张嘉豪
法律AI合同审查工具如雨后春笋般涌现，在缺乏统一评估框架的情况下，所谓的“智能审查”极易沦为参数竞赛的噱头，难以满足法律工作对精准性、安全性及效率的核心需求。
如何建立一套科学、可量化的使用评估标准，从鱼龙混杂的市场中筛选出真正经得起考验的法律AI合同审查产品，已成为众多使用者关注的焦点问题。为此，本文基于法律从业者的合同审查场景，尝试构建了一个多维评价体系，涵盖20项功能需求与7项体验指标，以供大家共同探讨。
本文“产品功能”与“用户体验”两大维度中评测标准的序号排列遵循了特定的逻辑，以更好地反映实际使用场景和评估重点。
● 产品功能标准
序号依据AI合同审查工具的通常操作流程进行排列：
（1）审查前准备（序号1-6）
（2）审查过程与交互（序号7-16）
（3）审查结果呈现与输出（序号17-20）
● 用户体验标准
序号主要依据各项标准的重要性程度进行排列。
法律AI产品合同审查功能评测标准 | 评测标准描述 | 示例 |
产品功能 | ||
1、用户信息保密性 | AI产品公司是否确保用户上传的合同信息及数据严格保密，防止商业机密或个人隐私泄露。 | AI产品公司在用户协议、隐私政策中明确用户输入信息的使用范围、用途、储存期限等内容；在用于模型训练所收集的输入及对应输出，须经安全加密技术处理、严格去标识化且无法重新识别特定主体；单独设置选项，让用户自行决定是否选择将相关信息用于模型训练。 |
2、可上传附件类型 | AI产品是否支持多样化的合同文件输入格式。 | 如支持上传PDF、DOC、DOCX、JPG、PNG等格式的合同。 |
3、审查立场及尺度 | AI审查时是否支持选择立场，按用户身份适配不同风险提示倾向及条款修改方向。 | 立场选择：甲方、乙方或第三人等。 尺度选择：强势、中立、弱势。 若选择乙方弱势立场，则“甲方可无条件解除合同”等性质的条款将在审查结果中被标为高风险。 |
4、审查重点 | 是否允许用户自定义勾选重点模块，由AI针对性强化审查。 | 如选择重点审查付款条款、知识产权、保密义务等。 |
5、审查清单 | 当用户针对某类型合同，有自己的审查清单，希望按照自己特定的清单审查每一个合同要点时，是否支持清单上传及编辑。 | 用户上传本地文件，系统自动识别文件中的审查要点或选择AI智能生成，由AI自动收集某合同类型的相关知识后生成审查清单。上述步骤完成后再由用户进行编辑修改。 |
6、合同脱敏 | 自动化隐藏敏感信息以防止数据泄露。合同脱敏的程度是否可由用户选择。 | 基础脱敏：按《个人信息保护法》脱敏姓名、身份证号、手机号、银行卡号等； 强化脱敏：扩展至合同金额、公司地址、公司税号等； |
7、修订、批注人 | AI修订、批注主体是否显示为自身“系统提示”或可由用户自定义修订、批注人名称。 | 如将修订人自定义为“A律所B律师”。 |
8、AI对话 | 是否支持用户在系统审查后基于合同上下文及审查结果进行即时问答。 | AI在输出初步审查结果后，根据用户的提问作出解释或进一步修改。如用户输入“进一步提高乙方的违约责任”。 |
9、原文定位 | AI是否能够实现审查风险点与合同条款的精准关联。 | 在AI的审查结果中点击定位图标，自动跳转至原合同条款并高亮显示。 |
10、在线编辑 | 是否支持在平台界面内直接修改合同，避免用户多次下载/上传文件，以提升效率。 | 在界面中设置如文本增删、条款插入等WORD文档的编辑功能。 |
11、自建数据库审查 | 是否支持用户上传多份同类型合同，由AI进行数据训练，完成后按照学习、归纳后的规则进行审查。 | 如：用户将认为符合其自身利益的多份房屋租赁合同模板上传给AI，建立房屋租赁合同数据库。 |
12、合同结构完整度审查 | 检查必备模块（保密条款/不可抗力/违约责任/争议解决）是否齐全。 | 审查完毕后，对缺失模块或条款进行提示并智能补全，提供标准条款建议。 |
13、法律规范有效性审查 | 是否能够识别合同引用的失效/冲突法律条文。 | 合同中法律规范适用错误，如“《合同法》”未更新为“《民法典》”。 |
14、文字符号审查（校对功能） | 是否能够检查错别字、序号错误、标点符号误用、金额大小写不一致等。避免因低级错误影响合同效力。 | 如错别字（“定金”误写为“订金”）、标点误用（中文顿号“、”写作逗号“，”）。 |
15、主体信息审查 | 是否支持验证合同方名称/统一信用代码是否与公开工商登记信息相匹配。 | 系统验证企业名称/统一代码匹配度、经营异常情况（吊销/注销），如系统提示“签约方某公司于2024年5月被列入失信被执行人名单，建议核实企业履约能力。” |
16、长文本审查中能否保持条款间逻辑一致性 | 保障上下文条款之间的逻辑自洽。 | 如时间矛盾（交货期早于合同签订日）、责任冲突（合同针对同一项违约行为存在多个矛盾的赔偿责任）。 |
17、审查结果的形式（提供建议or直接作出修改） | 审查结果的提示方式及修改程度。 | 建议模式：仅标注风险点+修改建议； 直接修改模式：自动修订原文（保留修订痕迹），并说明修改理由。 |
18、审查结果中风险点的优先级排序陈列 | 审查结果是否按风险严重性分级（如高/中/低）并排序展示。 | 风险分级标准： 高风险：导致合同无效或重大损失； 中风险：可能引发纠纷或部分无效（如格式条款未提示）； 低风险：形式瑕疵（如排版混乱）。 |
19、合同排版优化 | 自动调整格式混乱的合同（如标题层级/字体统一）。 | 如将格式混乱的合同优化为：标题层级（1→1.1→1.1.1）、字体统一（中文为宋体/英文为Times New Roman）。 |
20、导出格式类型 | 灵活输出审查成果。 | 如可导出修订版DOCX、清洁版PDF、风险报告、EXCEL风险清单等。 |
用户体验 | ||
1、审查结果有效性、合理性 | 确保AI建议及修订具备法律准确性、合理性与可行性。 | 如AI审查建议将滞纳金标准从“每日百分之一”下调至“每日千分之五”，修改后的标准仍较高，不符合司法实践。 |
2、审查结果召回率 | AI识别风险点的覆盖率。 | 合同存在20个风险点，AI检出18个，召回率=90%。 |
3、收费模式 | 定价是否合理、是否提供灵活的收费方案。 | 个人用户与企业用户分别定价；合同审查功能是否能够单独购买（如按次/包月）。 |
4、输出速度 | 从开始审查到生成审查结果的响应时间。 | / |
5、界面简洁、清晰程度 | AI产品的功能布局是否直观、明确，使用户尽可能用少的步骤完成核心操作。 | / |
6、产品生态系统多样性 | 是否支持多终端。 | 匹配各种不同端口和系统，如PC端、手机端APP、苹果、安卓、鸿蒙、WINDOWS等。 |
7、数据飞轮功能 | 通过用户反馈闭环持续优化模型。 | AI将学习用户操作习惯或在用户对问题反馈后不断进行系统更新，同类问题的召回率将大幅提升。 |
